大模型正重塑临床检验领域，通过提示工程、有监督微调和继续预训练三大技术路径，实现检验前交互指导、检验中AI Agent管理和检验后多模态解读。尽管面临技术风险、数据安全等挑战，但大模型推动检验人从操作者转向临床服务者，人机协作将成为未来趋势。检验人需提升专业素养，成为AI的"把关人"，把握智能化转型的机遇。

大模型迎来技术爆发

与此前执行判别任务的AI不同，生成式AI能够通过学习已有数据自主生成新内容。作为其核心引擎的大模型，具备参数规模大、训练数据量大、算力需求大的显著特征。它最初从自然语言理解起步，如今已发展为能够融合文本、图像、语音的多模态系统，功能不断拓展。

国际上，OpenAI的ChatGPT开启了AI新纪元，后续版本GPT-4、GPT-5持续迭代；Meta的Llama系列凭借开源策略，为各垂直领域大模型提供了开发基座；谷歌的Gemini则在长上下文与多模态分析上表现突出。

国内力量快速追赶，呈现“百模大战”之势，百度的文心一言、阿里云的通义千问、清华的智谱清言、字节跳动的豆包、月之暗面的Kimi等纷纷涌现。尤为引人关注的是，深度求索于 2025 年初发布的 DeepSeek R1，兼顾了低训练成本与高推理性能，标志着中国在前沿大模型领域取得历史性突破，也成为众多医疗大模型的优选基座。

图1 （图源：根据Chatbot Arena Leaderboard等评估平台整理）

医疗界的“多面手”

大模型PK传统AI

过去的医疗 AI 工具更像 “单项选手”，只针对固定病种做单一判断，如辅助诊断或评估疗效，功能分散且结果展示不够直观。而大模型这位“全能选手”，能整合多学科医学知识，覆盖更广泛的疾病类型与任务场景，并以自然语言与用户交互，大幅提升使用体验。

大模型展露出广泛的应用前景，涵盖医疗文书整理、辅助临床决策、患者服务、教学科研等多个方面。度过技术概念爆发期后，差异化、专科化成为发展主线——针对影像、病理、中医、罕见病、精神病等领域的垂直大模型陆续问世。

检验医学的 “破壁新选择”

检验医学在新技术、新设备的推动下进步飞快，但也暴露出不少堵点痛点：检验前质控薄弱、设备运行管理僵化、临床参与不足……能否借AI破局？

图2 开启上一轮人工智能浪潮的里程碑：2016年3月，AlphaGo依托深度学习击败围棋冠军李世石（图源：网络）

上一轮 AI 浪潮起始于2016年前后深度学习模型的技术突破，虽在医学影像、病理等领域快速转化并大放异彩，却在除形态学门类之外的检验诊断领域 “慢了半拍”，究其原因：

（1）许多检验指标临床意义复杂，受个体差异影响大，需结合症状、病史等非结构化信息进行综合判断，传统AI提炼整合这些信息的效率低下；

（2）传统AI依赖大量精确标注的样本进行训练，而检验数据与最终诊疗结果间的对应关系往往模糊不清。

大模型的出现，恰恰为这些难题提供了破解之道：

●搞定非结构化数据：能自动解析病历，从复杂医疗记录里精准提炼关键信息；

●降低训练成本：预训练阶段无需标注数据，后续仅需少量样本微调，高效省力；

●超强延伸性：可串联向量数据库、知识图谱等技术，构建协同进化的AI体系，不断开枝散叶。

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三条技术路径

推动检验大模型落地

对应大模型在医疗行业的应用方式，大模型涉足检验医学领域的技术路径主要有三条：

图3 大模型赋能医疗行业的技术路径[图源：大语言模型在临床检验中的应用前景[J]. 临床检验杂志, 2025, 43 (11).]

（1）提示工程：快速入门利器

通过设计清晰、具体的提示词，引导通用大模型生成特定风格回复。无需额外训练，适合快速获取检验知识科普。

美国多家检验中心测试显示，ChatGPT在回答热门检验医学问题的准确性和全面性上普遍优于医疗专业人员。华西医院的对比研究也发现，文心4.0与GPT-4在检验中级考试真题上的正确率已接近临床检验人员平均水平

提示工程还可升级为检索增强生成（RAG），相当于给大模型配了个 “外挂知识库”，使其从 “闭卷考试” 变成 “开卷答题”。

例如，齐鲁医院、江苏省人民医院检验科已采用DeepSeek大模型结合专属RAG知识库，精准解读性激素检测、甲状腺功能等复杂项目。

（2）有监督微调：适配场景定制化

以通用大模型为基座，利用检验场景相关的标注数据（如检验问答、标准化临床对话等）进行微调，让模型严格遵循检验行业规范，适应具体工作流程。

（3）继续预训练：深耕专业 实力派

在通用模型基础上，注入大量医学文献、临床指南、电子病历等无标注数据做二次训练，让模型更深入理解检验专业知识，表达也更精准。虽然这种方式耗时耗力，成本较高，但为后续微调奠定坚实基础。

一款性能全面的检验大模型往往采用“预训练 + 微调 + RAG”的混合打法。例如：

● “域见医言”大模型：在通用语料基础上注入超20亿Token的医学检验语料进行继续预训练，再通过专家标注数据微调；

● “国检智析”检验专科大模型：以通义千问开源模型为基座，使用千万级token的检验语料进行多阶段指令微调，并搭配RAG功能；

●“启元检验大模型”：在基座模型基础上注入行业共识、指南、文献及公开案例，并通过近500万标准数据集和超一万个病种的高质量标注案例训练而成。

贯穿检验全流程

大模型的应用场景日渐丰富

尽管开发尚处早期，大模型及其衍生技术形态在检验各环节中发挥的作用不容小觑。

图4 大模型在临床检验流程中的一些代表性应用及技术实现架构[图源：大语言模型在临床检验中的应用前景[J]. 临床检验杂志, 2025, 43 (11).]

（1）检验前：对话式交互，把好样本质量第一关

检验前环节涉及人员广、信息链条长，一直是误差高发区，约占总体误差的70%–80%。

大模型凭借强大的自然语言理解与共情能力，可通过对话式交互降低沟通成本，承担部分患者准备指导、检验项目选择咨询、采样规范提醒等工作。

图5 笔者曾浅尝以患者、医生、护士三种角色，与某款国产通用大模型的早期版本模拟互动，可见其能够根据用户身份调整回答的专业程度和内容深度[图源：大语言模型在临床检验中的应用前景[J]. 临床检验杂志, 2025, 43 (11).]

而要使大模型真正成为靠谱的检验前 “专属客服”，还需经过专业的技术优化，如指令微调、思维链提示、RAG等。

（2）检验中： AI Agent 当 “管家”，优化实验室管理

若将大模型视为“智慧大脑”，那么AI Agent（自主智能体）就是像为这个大脑配上了感知环境的“眼睛”与执行任务的“手脚”。AI Agent推动大模型实现从[信息世界]到[物理世界]、从[认知智能]到[行动智能]的跨越，被视作大模型下一阶段的落地形态。

图6 AI Agent的核心组件（图源： 阿里云）

在高度自动化、高通量的临床实验室中，来自仪器、试剂、样本及环境的海量数据实时涌现，流程优化、异常处置与设备维护的复杂度日益增加。

AI Agent在工业生产领域的成功示范，为临床实验室高效管理提供了新思路：

通过物联网传感器采集仪器参数、样本周转时间、试剂余量、温湿度等多源数据，由内置大模型对这些信息进行分析理解，生成操作指令或优化建议，主动推送给检验人员。

当前在临床实验室部署AI Agent的条件还不完备，但国内已有初步探索。例如，重庆市人民医院检验科部署的“Lab-AI agent”，以DeepSeek-R1为认知核心，融合科室管理体系文档、质控记录与应急预案知识库。该系统可实时监控质量指标与设备状态，自动识别流程中的潜在风险或效率瓶颈，并提前生成优化方案；一旦发生差错，还能快速启动溯源分析，引导人员按标准流程处置。

（3）检验后：多模态融合，解读报告更个性化

现实中的医疗数据涵盖多种模态，仅凭孤立的检验数据难以支撑诊疗决策，需综合临床表现、人口学特征、影像病理等多维度信息。然而，当前检验后服务多停留在数据报送层面，缺乏整合解读。

随着多模态大模型技术的成熟，临床实验室有望快速整合不同模态的互补信息，在多学科诊疗模式中发挥更大作用，从而从“标本检测中心”升级为 “精准诊疗枢纽”，助力临床医患缩短决策时间。

例如，“良医小慧”依托华为云盘古大模型基座，整合检验、影像、病历、医嘱等近百个维度的医疗数据训练而成，并注入检验知识图谱（涵盖 4500个检验项目和2800种疾病）实现跨模态语义对齐，既能为医生提供辅助诊断建议，也能为患者生成通俗报告解释与健康咨询。

光芒背后的隐忧

大模型尽管表现亮眼，但要走进检验科仍需跨越诸多门槛：

●技术风险： 存在“幻觉”现象，可能输出逻辑通顺但错误的解读，且决策过程难以追溯；

●数据安全： 训练需大量患者信息，传输存储环节若监管不当，易导致敏感信息泄露；

●伦理问题： 训练数据可能隐含地域、种族等偏见，且误导性输出的责任界定尚不清晰 ；

●成本压力： 大模型对算力要求高，本地化部署需配备高性能硬件，中小医院负担较重。

相信随着技术进步与政策完善，这些难题终将被攻克。然而，笔者更想探讨的是大模型给我们检验人带来的冲击。大模型展现出的变革力量，难免引发大家对职业未来的担忧和迷茫。

大模型席卷千行百业已成大势所趋，有些看似可能被替代的岗位，也可能迎来新机遇。在 ChatGPT 问世后的一年多里，国内招聘市场上，程序员、内容作者、web开发人员等岗位需求不降反升。变化在于，他们的工作边界拓宽了：从单纯输出，到参与需求沟通、直面客户。

图7 图中最右上角（程序员、内容作者、web开发人员、数据库架构师等）这些职业的任务完成被大模型加速，但需求仍旧上升了（图源： 城市数据团）

这向我们揭示了一个趋势：**技术越是接管细节，人越能回归核心。**大模型推动我们跳出重复操作，转向更需要判断、沟通与创造性的工作中。

乐观来看，这正是检验人职业形态的升级契机——工作重心将从仪器操作逐渐转向临床服务。

面对未来，检验人既要以开放心态拥抱大模型，提升人机协作效率；也要扬长避短，持续锤炼大模型无法替代的专业素养，成为它不可或缺的“把关人”，包括但不限于：

●对患者与临床医生需求的深度洞察力；

●从大模型输出的过载信息中筛选核心内容的能力；

●识别并纠大正模型输出偏差的辨别力；

●分析检验结果与临床不符时的创造性思维。

图8 哈佛医学院已将生成式AI纳入课程和临床实践（图源：哈佛医学院官网）

前路漫漫

进化未歇

从三年前ChatGPT的一声初啼，到如今其声浪响彻云霄——大模型正如同新一代的“水电网”，成为支撑医疗服务的基建。

回望大模型在检验领域的进化之路，从知识科普能力验证，到专科模型研发，再到医院场景落地——大模型正一步步重塑检验医学的发展轨迹。但我们必须清醒地认识到，大模型并非标榜的那么万能，它也会“翻车”，检验人需要主动适应这种新型的人-机协作模式。

期待检验医学界能把握好生成式AI的契机，前瞻布局大模型的应用场景，推动临床检验服务的智能化进程。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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2、大模型学习书籍&文档

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5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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